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基于特征级潜在信息的多生物特征识别方法
被引量:
1
1
作者
张擎
孙亚娣
张洋洋
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第1期49-53,共5页
针对多模态生物特征识别主流集成方法中信息利用不充分的问题,提出利用特征级潜在信息实现得分级集成的思路。挖掘各模态样本的类内聚合度和类间离散度以及模态间相关度等特征级潜在统计信息,将所挖掘的信息利用F-Ratio模型实现集成。...
针对多模态生物特征识别主流集成方法中信息利用不充分的问题,提出利用特征级潜在信息实现得分级集成的思路。挖掘各模态样本的类内聚合度和类间离散度以及模态间相关度等特征级潜在统计信息,将所挖掘的信息利用F-Ratio模型实现集成。实验中将所提方法与当前具有代表性的集成方法进行对比。经实验证明,所提方法在识别准确度上优于同样使用F-Ratio模型,但未利用特征级潜在信息的集成方法,同时优于其他多个具有代表性的集成方法。
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关键词
多模态生物
特征
识别
集成方法
特征级潜在信息
下载PDF
职称材料
题名
基于特征级潜在信息的多生物特征识别方法
被引量:
1
1
作者
张擎
孙亚娣
张洋洋
机构
山东大学计算机科学与技术学院
山东大学艺术学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第1期49-53,共5页
文摘
针对多模态生物特征识别主流集成方法中信息利用不充分的问题,提出利用特征级潜在信息实现得分级集成的思路。挖掘各模态样本的类内聚合度和类间离散度以及模态间相关度等特征级潜在统计信息,将所挖掘的信息利用F-Ratio模型实现集成。实验中将所提方法与当前具有代表性的集成方法进行对比。经实验证明,所提方法在识别准确度上优于同样使用F-Ratio模型,但未利用特征级潜在信息的集成方法,同时优于其他多个具有代表性的集成方法。
关键词
多模态生物
特征
识别
集成方法
特征级潜在信息
Keywords
multimodal biometrics
feature recognition
fusion method
feature level potential information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征级潜在信息的多生物特征识别方法
张擎
孙亚娣
张洋洋
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019
1
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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